《数据分类与呈现》课件

数据分类与呈现课程概述数据分类基础数据整理技术数据可视化基础本课程首先介绍数据分类的基本概念、数据整理是数据分析的前提本课程将重要性和主要方法，包括定性分类和定详细讲解数据清洗、缺失值和异常值处量分类，以及名义尺度、顺序尺度、区理、数据标准化、数据转换、数据聚合间尺度和比率尺度等分类方法同时，和数据筛选等技术，并结合Excel和还会分析数据分类中常见的错误，并通Python进行实践操作过案例分析加深理解学习目标理解数据分类的基本概念和方法掌握数据整理的关键技术12掌握定性分类和定量分类的区别，以及名义尺度、顺序尺度、能够熟练运用数据清洗、缺失值和异常值处理、数据标准化、区间尺度和比率尺度的应用场景数据转换、数据聚合和数据筛选等技术熟悉数据可视化的基本原则和方法掌握高级数据呈现技巧3能够根据数据类型选择合适的图表类型，并运用色彩、布局等设计元素进行有效的数据呈现第一部分数据分类基础数据分类是数据分析的第一步，也是至关重要的一步正确的数据分类能够为后续的分析工作奠定坚实的基础，而错误的数据分类则可能导致错误的分析结果本部分将系统地介绍数据分类的基本概念、方法和技术，帮助学员掌握数据分类的核心技能数据分类的本质是将数据按照一定的规则和标准进行划分，使其具有一定的结构性和组织性通过数据分类，我们可以更好地理解数据的内在特征和规律，从而为后续的分析和决策提供支持什么是数据分类？定义目的数据分类是指按照一定的规则和数据分类的目的是为了更好地理标准，将数据划分到不同的类别解和组织数据，从而为后续的分或组别的过程析和决策提供支持要素数据分类的关键要素包括分类规则、分类标准和分类方法数据分类的重要性提高数据理解优化数据分析辅助决策制定通过数据分类，我们可数据分类能够为后续的数据分类能够帮助我们以更好地理解数据的内分析工作提供支持，提更好地理解问题，从而在结构和特征高分析效率和准确性为决策提供支持数据分类的主要方法定性分类1按照数据的性质进行分类，例如按照颜色、形状、材质等进行分类定量分类2按照数据的数量特征进行分类，例如按照大小、重量、长度等进行分类混合分类3将定性分类和定量分类相结合，例如按照颜色和大小进行分类定性分类定量分类vs定性分类定量分类主要依据数据的性质进行分类，例如颜色、形状、材质等定性主要依据数据的数量特征进行分类，例如大小、重量、长度等数据通常难以量化，更多地依赖于主观判断和经验定量数据易于量化和分析，可以进行精确的计算和统计••优点能够反映数据的本质特征优点客观性强，易于进行精确分析••缺点主观性强，难以进行精确分析缺点可能忽略数据的本质特征名义尺度分类定义名义尺度是指只能用于区分类别，而不能进行排序和计算的尺度，例如性别、颜色、国籍等特点名义尺度数据只能进行相等或不相等的比较，不能进行大小或顺序的比较应用名义尺度数据常用于描述事物的属性或特征，例如统计不同性别人数、不同颜色商品的数量等顺序尺度分类特点2顺序尺度数据可以进行相等或不相等、大于或小于的比较，但不能进行加减乘定义除等运算1顺序尺度是指可以用于区分类别和排序，但不能进行精确计算的尺度，例如应用等级、满意度、教育程度等顺序尺度数据常用于描述事物的等级或3顺序关系，例如对产品的满意度进行排序、对学生的成绩进行分级等区间尺度分类定义1区间尺度是指可以用于区分类别、排序和进行加减运算，但不能进行乘除运算的尺度，例如温度、时间等特点2区间尺度数据的零点不是绝对零点，因此不能进行比例运算应用3区间尺度数据常用于描述事物的程度或状态，例如比较不同日期的温度差异、计算不同时间段的平均气温等比率尺度分类定义1比率尺度是指可以用于区分类别、排序、进行加减乘除运算，并且具有绝对零点的尺度，例如身高、体重、收入等特点2比率尺度数据可以进行各种数学运算，例如计算平均值、标准差、比例等应用3比率尺度数据常用于描述事物的数量特征，例如统计不同人群的平均收入、比较不同产品的销售额等数据分类的常见错误分类标准不明确分类规则不一致12分类标准不明确可能导致分类分类规则不一致可能导致相同结果混乱，难以进行后续分的数据被划分到不同的类别析中，影响分析结果的准确性忽略数据的本质特征3忽略数据的本质特征可能导致分类结果失真，无法反映数据的真实情况案例分析电商用户分类用户类型分类标准应用••新用户首次购买用户购买次数针对不同类型的用户，采取不同的营销••策略，提高用户转化率和留存率活跃用户经常购买用户购买金额••沉睡用户长期未购买用户最后购买时间第二部分数据整理技术数据整理是数据分析的重要环节，直接影响分析结果的准确性和可靠性本部分将系统地介绍数据清洗、缺失值和异常值处理、数据标准化、数据转换、数据聚合和数据筛选等技术，帮助学员掌握数据整理的核心技能数据整理的目的是将原始数据转化为干净、规范、易于分析的数据，为后续的分析工作提供支持数据整理是一个迭代的过程，需要不断地检查和调整，才能达到最佳效果数据清洗概述定义目的数据清洗是指识别和纠正数据中数据清洗的目的是提高数据的质的错误、不一致和重复的过程量，保证分析结果的准确性和可靠性方法数据清洗的方法包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理、格式转换等处理缺失值删除缺失值填充缺失值预测缺失值删除包含缺失值的记使用平均值、中位数、使用机器学习算法预测录，适用于缺失值比例众数等统计量填充缺失缺失值，适用于缺失值较小的情况值，适用于缺失值比例与其它变量存在相关关较大的情况系的情况处理异常值识别异常值1使用统计方法（例如箱线图、Z-score）或可视化方法（例如散点图）识别异常值处理异常值2删除异常值、替换异常值或将异常值视为特殊情况进行分析分析异常值3分析异常值产生的原因，并根据实际情况采取相应的措施数据标准化定义数据标准化是指将数据缩放到一个特定的范围，例如[0,1]或[-1,1]，消除量纲和数值范围的影响方法常用的数据标准化方法包括Min-Max标准化、Z-score标准化等应用数据标准化常用于机器学习算法中，可以提高算法的收敛速度和准确性数据转换技术格式转换2将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将日期转换为特定格式的字符串类型转换1将数据从一种类型转换为另一种类型，例如将字符串转换为数字单位转换将数据从一种单位转换为另一种单位，3例如将千克转换为磅数据聚合方法求和1计算数据的总和平均值2计算数据的平均值最大值最小值/3计算数据的最大值和最小值数据筛选技巧条件筛选1根据特定的条件筛选数据范围筛选2根据特定的范围筛选数据模糊筛选3根据模糊的条件筛选数据数据排序原则升序排序降序排序12按照数值或字母从小到大排按照数值或字母从大到小排序序多列排序3按照多个列进行排序，先按照第一列排序，然后按照第二列排序，以此类推数据整理实践Excel常用函数数据透视表宏•VLOOKUP用于快速汇总和分析数据用于自动化重复性任务•IF•SUMIF•COUNTIF数据整理实践Python库库库Pandas NumpyScikit-learn•DataFrame用于数值计算用于数据标准化和转换•Series•缺失值处理•数据清洗第三部分数据可视化基础数据可视化是将数据转化为图表、图像等可视形式的过程，是数据分析的重要组成部分有效的数据可视化能够帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，并将分析结果清晰地传达给受众本部分将系统地介绍数据可视化的基本概念、设计原则和常用图表类型，帮助学员掌握数据可视化的核心技能数据可视化的关键在于选择合适的图表类型，并运用色彩、布局等设计元素进行有效的数据呈现同时，还需要注意避免过度设计和信息过载，保证图表简洁明了，易于理解数据可视化的意义提高数据理解发现数据模式通过可视化，我们可以更直观地可视化能够帮助我们发现隐藏在理解数据的分布、关系和趋势数据中的模式和规律有效沟通信息可视化能够将复杂的数据信息清晰地传达给受众可视化设计原则简洁性清晰性准确性图表应该简洁明了，避图表应该清晰易懂，避图表应该准确地反映数免过度设计和信息过免使用过于复杂的图表据，避免误导受众载类型和设计元素色彩运用技巧选择合适的色彩1根据数据的性质和表达的目的选择合适的色彩避免过度使用色彩2过多的色彩可能导致图表混乱，影响信息的传达注意色彩的对比度3保证色彩的对比度足够，使图表易于阅读常见图表类型概览柱状图折线图饼图散点图用于比较不同类别的数据用于展示数据随时间变化的用于展示各部分数据占总体用于展示两个变量之间的关趋势的比例系柱状图的应用比较不同类别的数据例如，比较不同产品的销售额、不同地区的GDP等展示数据的分布情况例如，展示不同年龄段的人口数量、不同收入水平的人群比例等对比不同时间段的数据例如，对比不同年份的销售额增长情况、不同月份的访问量变化情况等折线图的应用对比不同变量的变化趋势2例如，对比不同产品的销售额增长趋势、不同地区的GDP增长趋势等展示数据随时间变化的趋势1例如，展示股票价格的走势、气温的变化等预测数据的未来趋势通过分析历史数据，预测数据的未来趋3势饼图的应用展示各部分数据占总体的比例1例如，展示不同产品的销售额占比、不同部门的预算占比等突出显示重要部分2通过调整饼图的颜色和大小，突出显示重要部分的数据简化数据信息3将复杂的数据信息简化为易于理解的比例关系散点图的应用展示两个变量之间的关系1例如，展示身高和体重之间的关系、广告投入和销售额之间的关系等发现异常值2通过观察散点图，发现偏离整体趋势的异常值分析数据的分布情况3通过观察散点图，分析数据的分布情况热力图的应用展示数据的密度分布发现数据的相关性12例如，展示不同地区的犯罪率例如，展示不同变量之间的相分布、不同时间段的网站访问关性强度量分布等突出显示重要区域3通过调整颜色，突出显示重要区域的数据地图可视化展示地理数据的分布情况分析地理数据的空间关系提供直观的数据展示例如，展示不同地区的销售额、不同城例如，分析不同地区的交通便利程度对地图可视化能够提供直观的数据展示，市的房价等经济发展的影响帮助受众更好地理解数据动态图表技术定义动态图表是指可以随时间或其他变量变化而变化的图表优势动态图表能够更生动地展示数据的变化趋势，提高数据分析的效率应用动态图表常用于展示股票价格的走势、气温的变化等交互式可视化简介优势2交互式可视化能够提高用户对数据的探定义索和理解程度，增强数据分析的深度1交互式可视化是指允许用户与图表进行交互，例如缩放、筛选、排序等的可视应用化方式交互式可视化常用于仪表盘、数据报告3等场景第四部分高级数据呈现技巧掌握高级数据呈现技巧，能够更有效地传达数据分析的结果，提升数据报告的价值本部分将介绍数据故事化呈现、信息图设计、仪表盘构建、多维数据可视化、时间序列数据呈现、网络关系数据可视化、文本数据可视化、大规模数据可视化、3D数据可视化以及虚拟现实与增强现实在数据呈现中的应用等高级技巧这些高级技巧能够帮助数据分析师更好地挖掘数据价值，并将数据分析的结果以更生动、更直观的方式呈现给受众，从而更好地支持决策数据故事化呈现定义要素数据故事化呈现是指将数据分析数据故事化呈现的关键要素包括的结果以故事的形式呈现给受故事情节、人物、冲突和解决方众，增强数据的吸引力和可理解案性技巧数据故事化呈现的常用技巧包括使用生动的语言、运用视觉元素、突出关键信息等信息图设计要点明确目标合理布局精选字体在设计信息图之前，需信息图的布局应该清晰信息图的字体应该简洁要明确信息图的目标和合理，方便受众阅读易读，避免使用过于花受众哨的字体仪表盘构建原则明确目标1在构建仪表盘之前，需要明确仪表盘的目标和受众选择合适的指标2仪表盘的指标应该能够反映业务的关键情况合理布局3仪表盘的布局应该清晰合理，方便用户快速获取信息多维数据可视化方法平行坐标图用于展示多维数据的整体分布和变量之间的关系雷达图用于比较不同对象在多个维度上的表现树状图用于展示数据的层次结构关系时间序列数据呈现面积图2用于展示时间序列数据的累积值折线图1用于展示时间序列数据的整体趋势蜡烛图3用于展示股票价格等金融数据网络关系数据可视化节点连接图-1用于展示网络中节点之间的关系力导向图2用于展示复杂网络结构矩阵图3用于展示网络中节点之间的连接强度文本数据可视化技术词云1用于展示文本中关键词的频率主题模型2用于发现文本中隐藏的主题情感分析3用于分析文本的情感倾向大规模数据可视化挑战性能问题可读性问题12大规模数据可视化可能导致性大规模数据可视化可能导致图能问题，例如渲染速度慢、内表过于拥挤，难以阅读存占用高等信息过载问题3大规模数据可视化可能导致信息过载，用户难以提取关键信息数据可视化简介3D优势应用挑战3D数据可视化能够更生动地展示数据的3D数据可视化常用于地理信息系统、医3D数据可视化的挑战包括性能问题、可空间结构，提高数据分析的深度学影像等领域读性问题和用户交互问题虚拟现实与增强现实在数据呈现中的应用优势虚拟现实与增强现实能够提供沉浸式的数据体验，提高数据分析的效率和深度应用虚拟现实与增强现实常用于数据探索、数据分析和数据演示等场景挑战虚拟现实与增强现实的挑战包括技术成本、用户体验和安全性问题第五部分数据分类与呈现工具选择合适的工具能够提高数据分类与呈现的效率和质量本部分将介绍Excel进阶技巧、Tableau使用入门、Power BI基础操作、Python数据可视化库概览、R语言数据可视化基础以及D

3.js简介等常用工具，帮助学员选择合适的数据呈现工具掌握这些工具能够帮助数据分析师更好地完成数据分类与呈现的任务，并将数据分析的结果以更专业、更高效的方式呈现给受众进阶技巧Excel动态图表2使用控件创建动态图表的方法高级函数1INDEX、MATCH、OFFSET等函数的使用技巧编程VBA使用VBA进行数据处理和自动化任务的3方法使用入门Tableau连接数据1连接各种数据源，例如Excel、数据库、云数据等创建视图2使用Tableau的拖拽功能创建各种图表发布仪表盘3将创建的图表和仪表盘发布到Tableau Server或TableauOnline基础操作Power BI获取数据1从各种数据源获取数据，例如Excel、数据库、Web等创建报表2使用Power BI的拖拽功能创建各种图表和报表发布报表3将创建的报表发布到Power BIService数据可视化库概览PythonMatplotlib Seaborn12Python中最常用的数据可视基于Matplotlib的高级数据可化库，提供了各种静态图表的视化库，提供了更美观和更复绘制方法杂的图表类型Plotly3交互式数据可视化库，提供了各种动态图表的绘制方法语言数据可视化基础Rggplot2plotly shinyR语言中最常用的数据可视化包，提供了R语言中的交互式数据可视化包，提供了R语言中的Web应用程序框架，可以用于各种静态图表的绘制方法各种动态图表的绘制方法创建交互式数据可视化应用简介D

3.js定义优势挑战D

3.js是一个JavaScript库，用于创建交D

3.js提供了强大的数据驱动DOM操作功D

3.js的学习曲线较陡峭，需要掌握互式数据可视化能，可以创建各种定制化的数据可视JavaScript、HTML和CSS等技术化开源可视化工具比较缺点2开源可视化工具可能缺乏商业支持、文档不完善、学习曲线较陡峭等缺点优点1开源可视化工具具有免费、灵活、可定制等优点选择在选择开源可视化工具时，需要根据实3际需求和自身技术水平进行综合考虑如何选择合适的数据呈现工具数据类型1根据数据的类型选择合适的工具，例如，对于表格数据，可以选择Excel或Tableau；对于地理数据，可以选择GIS软件可视化目的2根据可视化的目的选择合适的工具，例如，如果需要创建交互式可视化，可以选择D

3.js或Plotly技术水平3根据自身的技术水平选择合适的工具，例如，如果对编程不熟悉，可以选择Tableau或Power BI实战案例销售数据分类与可视化数据分类1按照产品类别、地区、时间等维度对销售数据进行分类数据可视化2使用柱状图、折线图、地图等图表展示销售数据的分布和趋势分析报告3撰写销售数据分析报告，为决策提供支持总结与展望本课程系统地介绍了数据分类与呈现的基本概念、方法、技术和工具，旨在帮助学员掌握数据分析的核心技能数据分类与呈现是数据分析的重要组成部分，随着数据量的不断增长和数据分析技术的不断发展，数据分类与呈现将在未来发挥越来越重要的作用希望学员们能够将本课程所学知识应用到实际工作中，不断提升数据分析能力，为企业和社会创造更大的价值。